| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.1 SCR脱硝系统建模研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 SCR脱硝系统喷氨量控制研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第12-14页 |
| 第2章 SCR脱硝系统机理建模 | 第14-26页 |
| 2.1 典型火电厂SCR脱硝系统简介 | 第14-15页 |
| 2.2 SCR脱硝系统化学反应模型 | 第15-17页 |
| 2.3 SCR脱硝化学反应动力学模型 | 第17-19页 |
| 2.4 SCR脱硝系统机理建模与参数辨识 | 第19-20页 |
| 2.5 SCR脱硝系统机理模型验证 | 第20-24页 |
| 2.6 本章小结 | 第24-26页 |
| 第3章 传统SCR喷氨量控制策略与仿真 | 第26-33页 |
| 3.1 燃煤电厂SCR系统喷氨量控制简介 | 第26-27页 |
| 3.2 火电厂传统脱硝喷氨量策略及仿真 | 第27-32页 |
| 3.3 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于神经网络的预测控制策略 | 第33-43页 |
| 4.1 模型预测控制基本原理 | 第33-34页 |
| 4.2 基于神经网络的预测控制算法流程介绍 | 第34-40页 |
| 4.2.1 神经网络预测模型构建 | 第35-36页 |
| 4.2.2 基于N-R方法的滚动优化 | 第36-39页 |
| 4.2.3 反馈校正 | 第39-40页 |
| 4.3 控制效果验证 | 第40-42页 |
| 4.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 基于神经网络的SCR系统喷氨量预测控制策略 | 第43-52页 |
| 5.1 喷氨量预测控制仿真实验 | 第43-47页 |
| 5.1.1 预测模型精度验证 | 第43-45页 |
| 5.1.2 基于神经网络的预测控制器控制效果验证 | 第45-47页 |
| 5.2 典型工况下脱硝效果对比分析 | 第47-50页 |
| 5.2.1 历史运行数据分析 | 第47-49页 |
| 5.2.2 仿真验证 | 第49-50页 |
| 5.3 本章小结 | 第50-52页 |
| 第6章 结论与展望 | 第52-54页 |
| 6.1 结论 | 第52-53页 |
| 6.2 展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58页 |